Projektbeschreibung
Robotertechnik und maschinelles Lernen für fortschrittliche Materialien
Funktionsmaterialien verfügen über besondere Eigenschaften und Funktionen. Sie haben einen bedeutenden Einfluss auf ein breites Spektrum an Gebieten, von Gesundheit bis hin zu Datenspeicherung und Energieerzeugung. Doch die Konstruktion von Funktionsmaterialien kann mit bestehenden Regeln, die in der Entwicklung makroskopischer Objekte zum Einsatz kommen, nicht angegangen werden. Das EU-finanzierte Projekt ADAM hat sich vorgenommen, den Erschließungsprozess zu revolutionieren, indem es die synergistische Nutzung von Erfahrungen aus der Kristallstrukturmodellierung, aus Prognosemethoden, der Chemie und der Robotertechnik zusammenführt. Ziel des Projekts ist es, zwei parallele Maschinen zu konstruieren und zu koppeln: einen Rechner zur entwicklungsbasierten Erschließung des „Chemical Space“ und eine experimentelle Maschine zur eigenständigen Synthese und zum Test der Eigenschaften. So soll eine autonome Entdeckungsplattform geschaffen werden, die den enormen und unerforschten „Chemical Space“ nach neuen fortschrittlichen Materialien durchsucht.
Ziel
Materials impact most aspects of our lives, including healthcare, energy production, data storage and pollution control. However, the design of functional materials cannot be approached with the certainty and the engineering rules that would be used in planning and constructing a macroscopic object, such as a car or bridge. This is because of the limited scope for design that exists at the atomic scale: experimentally realizable materials must correspond to local minima on a complex, multidimensional energy surface, whose positions and depths are difficult to predict. This project will change the way that we discover new molecular materials by revolutionizing the exploration process, rather than focussing on rules for intuitive design. This will be achieved through a unique synergistic partnership between three principal investigators, bringing together an international leader in crystal structure modelling and prediction methods, an experimental chemist with a track record for inventing new classes of functional materials, and a pioneer in robotics for laboratory and process automation. The programme integrates state-of-the-art computation, experiment and robotics, building on joint breakthroughs from our team (Nature, 2011; Nature, 2017) that lay the groundwork for a transformation in our materials discovery capabilities. We will build a Computational Engine for evolutionary exploration of chemical space using crystal structure prediction and machine learning of structure-property relationships for the assessment of molecules. In parallel, we will develop an Experimental Engine for autonomous synthesis and properties testing using newly-developed, artificially-intelligent, mobile ‘robot chemists’. The vision of ADAM is to couple these two engines together, creating an autonomous discovery platform that amplifies human creativity by searching the vast, unexplored chemical space for new materials with step change properties.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-SyG - Synergy grantGastgebende Einrichtung
SO17 1BJ Southampton
Vereinigtes Königreich